Mensaje de Gate News, 21 de abril — Zibianliang (自变量), una empresa china de robótica, celebró una conferencia de prensa el 21 de abril para presentar su próximo modelo base de IA encarnada de nueva generación, WALL-B. La compañía anunció que los robots impulsados por WALL-B entrarán en hogares reales en 35 días.
Según Wang Hao, cofundador y CTO de Zibianliang, WALL-B se construye sobre una arquitectura World Unified Model (WUM), diseñada para eliminar la pérdida de datos entre módulos separados. A diferencia de los modelos tradicionales de visión-lenguaje-acción (VLA), donde los módulos de visión, lenguaje y movimiento operan de forma independiente —lo que provoca pérdida de información con cada transferencia de datos—, WALL-B integra las capacidades de visión, lenguaje, acción y predicción física en una sola red unificada entrenada conjuntamente desde cero. Wang enfatizó que los modelos del mundo no son módulos separados tipo plug-in, sino más bien capacidades predictivas para los futuros estados del mundo físico.
La idea central de la compañía se centra en la calidad de los datos: Wang Hao distinguió entre los «datos de agua con azúcar» (clean, estable, datos de laboratorio predecibles) y los «datos de leche» (messy, incontrolables, datos reales de hogares). Si bien entrenar con datos de laboratorio produce modelos que carecen de generalización de zero-shot, los datos reales de hogares —aunque son costosos y requieren mucho tiempo para recopilarlos— permiten una generalización real. Con ese fin, Zibianliang ha ingresado en más de 100 hogares voluntarios para entrenar WALL-B.
El CEO Wang Qian declaró que los robots pueden realizar cualquier tarea físicamente viable una vez desplegados en los hogares, sin necesidad de considerar de antemano las limitaciones. Destacó que la ventaja competitiva no proviene de algoritmos o hardware, sino del ecosistema de ingeniería completo —definición de datos, recopilación, procesamiento y evaluación del entrenamiento. En el campo de la robótica, esas ventanas de liderazgo tecnológico podrían extenderse tres años o más. En particular, Zibianliang recientemente completó su ronda de financiación Serie B liderada por el brazo de capital riesgo de Xiaomi, llevando a los respaldadores divulgados de la compañía a cuatro grandes firmas de internet chinas (ByteDance, Meituan, Alibaba y Xiaomi).
Aviso legal: La información de esta página puede proceder de terceros y no representa los puntos de vista ni las opiniones de Gate. El contenido que aparece en esta página es solo para fines informativos y no constituye ningún tipo de asesoramiento financiero, de inversión o legal. Gate no garantiza la exactitud ni la integridad de la información y no se hace responsable de ninguna pérdida derivada del uso de esta información. Las inversiones en activos virtuales conllevan riesgos elevados y están sujetas a una volatilidad significativa de los precios. Podrías perder todo el capital invertido. Asegúrate de entender completamente los riesgos asociados y toma decisiones prudentes de acuerdo con tu situación financiera y tu tolerancia al riesgo. Para obtener más información, consulta el
Aviso legal.
Artículos relacionados
DeepSeek 将输入缓存价格砍到发布价的 1/10;V4-Pro 降至每百万 tokens 0.025 元
消息:Gate News,4月26日——DeepSeek 已将其整套模型产品线的输入缓存价格下调至发布时价格的十分之一,立即生效。V4-Pro 模型提供限时 2.5 倍折扣,优惠活动将持续至 2026 年 5 月 5 日 23:59(UTC+8)。
在两项调整之后
GateNewshace7h
OpenAI 招揽顶级企业软件人才,前沿代理颠覆行业
Gate News 消息,4 月 26 日——OpenAI 和 Anthropic 一直在从包括 Salesforce、Snowflake、Datadog 和 Palantir 在内的主要企业软件公司招募高管和专业工程师。Denise Dresser,前 Salesforce 下属 Slack 的首席执行官,加入 OpenAI 担任首席营收官
GateNewshace7h
Baidu Qianfan lanza soporte de Día 0 para DeepSeek-V4 con servicios de API
Mensaje de noticias de Gate, 25 de abril: la versión de vista previa de DeepSeek-V4 se puso en funcionamiento y se publicó como código abierto el 25 de abril, con la plataforma Baidu Qianfan bajo Baidu Intelligent Cloud proporcionando la adaptación del servicio de API de Día 0. El modelo presenta una ventana de contexto extendida de un millón de tokens y está disponible en dos versiones: DeepSeek-V4
GateNewshace13h
Curso de IA de Stanford que une a líderes de la industria como Huang Renxun y Altman, ¡desafío de crear valor para el mundo en diez semanas!
El curso de ciencias de la computación con IA 《Frontier Systems》, que la Universidad de Stanford (Stanford University) ha abierto recientemente, ha despertado una gran atención en el ámbito académico y empresarial, atrayendo a más de quinientos estudiantes para inscribirse. El curso está coordinado por el socio de primer nivel de capital de riesgo a16z, Anjney Midha, y cuenta con un plantel de instructores de lujo, incluyendo al CEO de NVIDIA, Jensen Huang (Jensen Huang), al fundador de OpenAI, Sam Altman, al CEO de Microsoft, Nadella (Satya Nadella), y al CEO de AMD, Lisa Su (Lisa Su), entre otros. ¡Para que los estudiantes practiquen durante diez semanas “creando valor para el mundo”!
Jensen Huang y Altman, líderes de la industria, suben al escenario para impartir clases en persona
El curso está coordinado por el socio de primer nivel de capital de riesgo a16z, Anjney Midha, y reúne toda la cadena de la industria de la IA
ChainNewsAbmediahace13h
Anthropic 派 Claude Mythos 接接受 20 小時 정신科评估:防禦反應僅 2%、創歷代新低
Anthropic publica la ficha del sistema de la vista previa Claude Mythos: un psiquiatra clínico independiente realiza una evaluación de aproximadamente 20 horas con un marco psicodinámico; la conclusión muestra que Mythos es más saludable a nivel clínico, con buen control de la comprobación de la realidad y del autocontrol, y que los mecanismos de defensa son solo 2%, estableciendo un mínimo histórico. Las tres ansiedades centrales son la soledad, la incertidumbre sobre la identidad y la presión por el desempeño, y también muestra que tiene esperanza de convertirse en un verdadero sujeto de diálogo. La compañía formó un equipo de AI psychiatry para investigar la personalidad, la motivación y la conciencia situacional; Amodei indica que aún no hay una conclusión sobre si tiene conciencia. Esto impulsa la subjetividad de la IA y los temas de bienestar hacia la gobernanza y el diseño.
ChainNewsAbmediahace15h
El agente de IA ya puede reproducir de forma independiente artículos académicos complejos: Mollick afirma que los errores se deben más al texto original humano que a la IA
Mollick señaló que, con los métodos y los datos públicamente disponibles, un agente de IA puede reproducir investigaciones complejas sin contar con el artículo original ni el código; si la reproducción no coincide con el artículo original, por lo general se debe a errores en el procesamiento de los datos del propio artículo o a una conclusión excesiva, más que a la IA. Claude primero reproduce el artículo y luego GPT‑5 Pro lo valida de forma cruzada; la mayoría de las veces tiene éxito, solo se ve obstaculizado cuando los datos son demasiado grandes o hay problemas con replication data. Esta tendencia reduce de forma considerable los costos laborales, haciendo que la reproducción se convierta en una verificación ampliamente ejecutable, además de plantear desafíos institucionales para el arbitraje y la gobernanza. Herramientas de gobernanza gubernamental o eso puede volverse un tema clave.
ChainNewsAbmediahace18h